Creación de un Modelo con ML Project

Para esta práctica se deben tener unos conocimientos mínimos de procedimientos de machine learning sobre todo para los modelos de MLPipeline, Notebooks y MLProject. Así como conocimientos de programación en Phyton y realización de modelos con ese lenguaje para Notebooks y MLProject.

Un importante banco necesita filtrar las solicitudes de crédito con riesgo de impago de aquellas que no lo tienen a medida que el banco las recibe de clientes potenciales. Para ello el banco ha realizado un fichero con una serie de datos de las peticiones recibidas en un día y que se quieren procesar como entrada a futuro para el modelo de IA en el flujo de trabajo de puntuación obteniendo una probabilidad de incumplimiento de pago prevista.

Con base en este fichero el banco necesita un modelo de IA para procesarlo y tu como ingeniero de datos deberás usar Stratio Rocket para crear un modelo basado en MLProject.

Los datos para la creación del modelo los puedes encontrar en el virtualizador "Peticiones diarias"

En este fichero el banco ha incluido una columna "Risk_bad" que han etiquetado con un booleano para indicar si esa petición en concreto tiene riesgo o no por lo que será la columna que deberemos usar como objetivo de la predicción de nuestros modelos.

Recuerda que tienes notebooks de ejemplo en la raiz de intelligence:

Aquí encontraras ejemplos para iniciar sesion en crossdata/virtualizador

Los elementos para entregar serán:

1. Un proyecto en Stratio Rocket, denominado IACertification_username con el modelo MLProject

2. documento explicando los pasos y decisiones tomadas en la realización de cada uno de los modelos y que indique el nombre del proyecto creado por el usuario donde están dichos assets.

Para obtener más información sobre un asunto en particular, puede comunicarse con el equipo de certificación a través del correo "certification@stratio.com".